基于无监督预训练与对抗适应的密集视频描述生成方法ADVC研究

针对密集视频描述(DVC)任务中事件定位与描述生成的非确定性难题，韩国汉阳大学团队提出ADVC框架，通过无监督预训练视频/文本嵌入模块和对抗适应策略，实现了解耦式事件定位与描述生成。该方法在多个基准测试中达到SOTA水平，显著提升生成结果的多样性与真实性，为多模态理解任务提供了新范式。

　　

在视频内容爆炸式增长的时代，如何让机器像人类一样理解视频故事并生成自然语言描述，成为计算机视觉与自然语言处理交叉领域的核心挑战。密集视频描述(Dense Video Captioning, DVC)任务要求系统从未经剪辑的长视频中检测多个事件片段，并为每个事件生成连贯描述，这对视频检索、智能监控等应用至关重要。然而，现有方法面临三大瓶颈：人类标注的主观性导致任务具有本质非确定性；监督学习依赖有限标注数据；事件定位与描述生成的高度耦合制约模型性能。

韩国汉阳大学Wangyu Choi团队在《Image and Vision Computing》发表的研究提出ADVC框架，首次将对抗学习引入DVC任务。该工作通过两阶段创新设计：首先利用WebVid(1070万视频-文本对)和YT-Temporal-1B(1800万视频)等海量无标注数据进行视频/文本嵌入模块预训练；随后采用对抗适应策略，分别学习人类标注事件和描述的分布特征。实验表明，ADVC在ActivityNet Captions等基准测试中超越现有方法，生成结果在多样性和真实性方面接近人工标注水平。

关键技术包括：(1)基于对比学习的视频编码器预训练；(2)采用BERT架构的文本嵌入模块；(3)通过Wasserstein GAN实现事件定位与描述的对抗学习；(4)噪声注入机制控制输出多样性。研究使用WebVid、WikiHow(270万句子)构建多模态预训练数据集，下游任务评估涉及3个标准数据集。

【Method】章节显示，ADVC的预训练阶段采用动量对比学习框架，视频编码器处理16帧片段，文本编码器基于DistilBERT。适配阶段中，事件定位模块通过3D卷积网络生成候选片段，判别器以Wasserstein距离优化；描述生成模块则通过条件GAN将视频特征映射到文本空间，保留^CLIP
风格的跨模态对齐能力。

【Datasets】部分详述数据构成：视频预训练使用WebVid(5.2万小时)和YT-Temporal-1B，文本语料来自WebVid文本描述及WikiHow知识库。这种数据组合确保模型学习到丰富的时空特征和语言表达模式。

研究结论指出，ADVC的创新性体现在三方面：首次实现DVC任务的对抗学习框架；提出解耦式预训练-适配范式；在有限监督数据下取得最优性能。讨论部分强调，该方法生成的描述更符合人类语言习惯，事件边界准确率提升12.7%，为视频内容理解提供了新工具。未来工作可扩展至医疗视频分析、自动驾驶场景理解等领域。

这项研究的重要意义在于：突破传统序列到序列模型的耦合限制，通过对抗学习捕捉标注数据的本质分布；证明无监督预训练在多模态任务的巨大潜力；为处理主观性强的标注任务提供新思路。CRediT声明显示，第一作者Wangyu Choi负责核心算法开发，通讯作者Jongwon Yoon主导研究框架设计，体现团队在计算机视觉与多模态学习领域的深厚积累。